数理工学及び情報回路研究室

About研究室について

コンピュータと通信の問題の、数理的なかたちを明らかにする。

数理工学及び情報回路研究室は、コンピュータやデジタル通信のさまざまな問題の数理的なかたちを明らかにし、それに基づく普遍的な解決法を導くことを目指しています。
研究テーマは、学習理論、機械学習、情報理論、情報幾何、通信理論、ネットワーク理論、非線形システム理論などの基礎理論とその応用です。
応用の例として、サイバー攻撃検知、超解像、パターン認識、CDMA通信、超高精細AD変換が挙げられています。
研究室のサイトでは、竹内研究室、實松研究室、土中研究室の名前で、研究内容がそれぞれ紹介されています。

Research研究テーマ

この研究室は、機械学習、デジタル通信、グラフ（ネットワーク）のアルゴリズムといった情報分野の問題を、数理の立場から研究しています。ここでは、研究内容のページの最初に載っている竹内研究室の研究テーマを紹介します。

※イメージ画像

MDL原理と機械学習↗

データ圧縮と機械学習の関係を理論的に考えています。与えられたデータをどこまで圧縮できるかの限界を示す確率的コンプレキシティの基礎研究や、MDL推定量の汎化誤差評価などを、イェール大学（米国）と共同で行っています。

※イメージ画像

誤り訂正符号の研究↗

通信路容量を達成する誤り訂正符号として、LDPC符号、Polar符号、スパース重ね合わせ符号が提案され、世界的に研究が活発になっています。この研究室では、機械学習と関連が深いスパース重ね合わせ符号の研究を行っています。

※イメージ画像

サイバーアタックの検知↗

深刻化しているサイバーアタックを予知することを目標に、機械学習を用いた応用研究を行っています。MDL原理を応用してボットネットを発見する手法などを、情報通信研究機構、横浜国立大学、早稲田大学などとの共同研究で提案しています。

※イメージ画像

画像解析への機械学習の応用↗

機械学習を画像解析に応用する研究を行っています。現在は特に、デジタルカメラやVTRで機器の性能以上に画質を上げる超解像と、MRI（磁気共鳴画像法）の高速化について、深層学習を導入した研究を行っています。

Voices先輩の声

評価・クチコミは、在籍している（していた）学生個人の経験に基づくもので、研究室の公式見解ではありません。クチコミの有無や件数は、研究室の評価を表すものではありません。

インタビューに協力いただいた学生に、内容にかかわらず謝礼（1,000円分のギフト）をお渡しすることがあります。